Calculadora de Custos da Google AI
Estime seus custos mensais
Se você já se perguntou como abrir a porta para acesso Google AI, está no lugar certo. A Google reúne várias ferramentas de inteligência artificial - Gemini, Bard, PaLM API e Vertex AI - mas cada uma tem um caminho de entrada diferente. Neste guia vamos destrinchar o que cada serviço oferece, mostrar como criar a conta necessária e apresentar um passo‑a‑passo para você começar a usar, seja para brincar com prompts ou integrar IA em um produto.
O que é a Google AI plataforma que centraliza as soluções de inteligência artificial da Google, incluindo modelos de linguagem, visão e geração de conteúdo?
A Google AI não é um único produto, mas um ecossistema. Dentro dele você encontra modelos de linguagem como o Gemini, o chatbot Bard, a API de modelo de linguagem PaLM e a plataforma de machine learning Vertex AI. Todos rodam na infraestrutura do Google Cloud, o que garante escalabilidade e segurança corporativa.
Principais serviços disponíveis
- Gemini modelo de linguagem avançado lançado em 2024, competitivo com GPT‑4, focado em coerência e contexto longo
- Bard assistente de conversação gratuito, integrado ao Google Search e ao Chrome
- PaLM API interface de programação que permite enviar prompts e receber respostas dos modelos de linguagem da Google
- Vertex AI plataforma completa para treinar, implantar e monitorar modelos de IA customizados
Pré‑requisitos: conta Google e Google Cloud
Antes de tocar em qualquer serviço, você precisa de duas coisas:
- Uma conta Google pessoal ou corporativa. Se ainda não tem, crie em accounts.google.com.
- Um projeto no Google Cloud plataforma de serviços em nuvem da Google, onde são faturados os recursos de IA. Acesse o Google Cloud Console painel de gerenciamento de recursos, permissões e faturamento e crie um novo projeto.
Depois de criar o projeto, ative a cobrança (há um crédito de US$300 por 90 dias para novos usuários) e habilite as APIs que pretende usar.
Passo a passo: habilitando a Gemini API
- Abra o Google Cloud Console e selecione o projeto criado.
- No menu lateral, clique em “APIs e Serviços” → “Biblioteca”.
- Busque por “Gemini API” e clique em “Ativar”.
- Vá em “Credenciais” → “Criar credenciais” → “Chave de API”. Copie a chave gerada; ela será usada nas requisições HTTP.
- Teste a conexão usando cURL:
curl -X POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1/models/gemini-pro:generateContent \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"prompt":"Escreva um poema sobre Lisboa"}' \ -G -d "key=SUA_CHAVE_API" - Se o retorno for JSON com o texto do poema, a API está funcionando. Agora integre ao seu app ou ao seu script de prompts.
Importante: revise os limites de quota na página da API. O plano gratuito permite até 60mil tokens por mês; acima disso, os custos são cobrados por 1000tokens.
Usando o Bard gratuitamente
O Bard não requer configuração de API. Basta estar logado com sua conta Google e acessar bard.google.com. O serviço está disponível em mais de 30 idiomas, incluindo português de Portugal. Você pode:
- Pesquisar respostas rápidas, como “Qual a diferença entre GPT‑4 e Gemini?”
- Gerar ideias de conteúdo, por exemplo “Sugere 5 títulos para um blog sobre IA em Lisboa”.
- Exportar a conversa como texto ou copiar diretamente para o Google Docs.
Se precisar de integração programática, o Bard ainda não oferece API pública, mas você pode usar a Gemini API para obter resultados semelhantes.
Checklist rápido para começar
- Conta Google ativa.
- Projeto no Google Cloud criado e com faturamento habilitado.
- APIs necessárias (Gemini, PaLM, Vertex AI) ativadas.
- Chaves de API armazenadas de forma segura (variáveis de ambiente).
- Limites de quota revisados no console.
- Teste de chamada simples (cURL ou Postman) concluído.
Comparação de custos e limites (2025)
| Serviço | Modelo principal (2025) | Plano gratuito | Preço por 1000tokens | Casos de uso típicos |
|---|---|---|---|---|
| Gemini | Gemini‑Pro | 60mil tokens/mês | US$0,06 | Chatbots, geração de texto longo |
| PaLM API | PaLM‑2 | 30mil tokens/mês | US$0,07 | Assistentes de código, análise de texto |
| Vertex AI | Modelos customizados + Gemini | US$300 de crédito (90 dias) | Variável - cobrança por hora de treinamento e inferência | Treinamento de modelos proprietários, pipelines de ML |
| Bard | Modelo de linguagem próprio | Gratuito (uso pessoal) | Não aplicável | Consulta rápida, brainstorming, suporte ao cliente |
Erros comuns e como evitá‑los
- Esquecer de habilitar a cobrança: a API fica inativa depois de 7 dias sem um método de pagamento.
- Usar a chave de API em código público: sempre carregue a chave via variáveis de ambiente ou secret manager.
- Exceder a quota sem aviso: configure alertas de uso no console para evitar surpresas na fatura.
- Confundir modelos: Gemini‑Pro tem limite de contexto de 32k tokens, enquanto PaLM‑2 suporta até 64k - escolha conforme o tamanho do prompt.
Perguntas Frequentes
Preciso ser desenvolvedor para usar a Gemini API?
Não. Qualquer pessoa com uma conta Google pode gerar a chave de API e fazer chamadas simples usando cURL ou Postman. Porém, para integração em aplicações maiores, conhecimentos de programação são recomendados.
Existe limite de uso diário para o Bard?
O Bard não tem um limite estrito de consultas, mas a Google pode aplicar restrições de taxa se detectar uso excessivo ou automatizado.
Como migrar de um modelo Gemini‑Pro para um modelo customizado no Vertex AI?
Primeiro treine seu modelo com o dataset desejado usando o Vertex AI Training. Depois, faça o deploy como endpoint e, se quiser combinar com Gemini, use o recurso de “model fusion” no Vertex AI Pipelines.
Qual a diferença de preço entre Gemini e PaLM?
Em 2025, Gemini‑Pro custa US$0,06 por 1000tokens, enquanto PaLM‑2 custa US$0,07. Os valores variam com descontos por volume e região.
Posso usar a mesma chave de API para Gemini e PaLM?
Sim. Uma chave criada no projeto do Google Cloud tem acesso a todas as APIs habilitadas, desde que as permissões adequadas estejam configuradas.
Com as etapas acima, você tem tudo o que precisa para abrir a porta da inteligência artificial da Google e começar a experimentar, criar prompts ou integrar IA nos seus projetos. Boa experimentação!
6 Comentários
Olha, se tu ainda não sacou que a Google AI é tipo a elite da IA, tá na hora de despertar, né?!!
Curti a visão geral, parece que dá pra começar sem precisar ser engenheiro, só criar a conta e seguir o passo a passo. Cada serviço tem seu uso, então vale experimentar o que mais combina com teu projeto.
Agradeço profundamente por este guia detalhado, pois muitas vezes a documentação oficial deixa a desejar em clareza.
Entendo que a Google AI, apesar de ser um ecossistema complexo, foi estruturada para ser acessível a diferentes perfis de usuários.
A separação entre Gemini, Bard, PaLM e Vertex AI facilita a escolha conforme a necessidade específica, seja geração de texto ou treinamento customizado.
A recomendação de ativar a cobrança logo após criar o projeto evita a suspensão inesperada das APIs, algo que já descobri da maneira mais difícil.
A utilização da chave de API deve ser feita com cautela; armazená‑la em variáveis de ambiente ou no Secret Manager do Google é essencial para manter a segurança.
Sobre limites de quota, o plano gratuito de 60 mil tokens mensais para Gemini pode ser suficiente para protótipos, mas projetos em produção precisarão monitorar o consumo.
É importante notar que Gemini‑Pro oferece contexto de até 32 k tokens, enquanto o PaLM‑2 estende para 64 k, permitindo prompts mais extensos.
Para quem deseja integrar IA em aplicativos, a chamada cURL apresentada funciona como um ótimo ponto de partida antes de migrar para bibliotecas client.
Caso o objetivo seja criar fluxos de trabalho mais avançados, o Vertex AI traz pipelines que juntam treinamento, implantação e monitoramento em um só lugar.
Não podemos ignorar o crédito de US$ 300 por 90 dias, que representa uma oportunidade valiosa para experimentar recursos pagos sem custos iniciais.
Entretanto, vale ficar atento à política de uso justo da Google, que pode limitar requisições excessivas se detectar comportamento anômalo.
A integração do Bard, embora ainda sem API pública, pode ser complementada usando a Gemini API para tarefas semelhantes, mantendo a consistência nos resultados.
Recomendo ainda criar alertas de faturamento no console, para evitar surpresas ao final do mês, especialmente quando o uso ultrapassa o plano gratuito.
Em suma, a documentação apresentada aqui cobre as etapas essenciais e fornece dicas práticas que poupam tempo e evitam armadilhas comuns.
Espero que a comunidade continue compartilhando experiências e que, juntos, possamos evoluir o uso responsável das poderosas ferramentas da Google AI.
Muito bom! Continue assim, experimentar essas APIs pode abrir portas incríveis.
Vale lembrar que a chave de API não deve ser commitada em repositórios públicos, senão pode ser usada por terceiros.
Esse guia realmente ajuda.